最佳開源大語言模型（LLM）對比

隨著每天都有新的大語言模型釋出，選擇合適的模型可能變得困難。無論你是需要編碼、智慧代理工作流還是長上下文推理，本文旨在幫助你找到最適合的開源LLM。我們將基於技術規格、基準測試以及在Baseten生產環境中執行的第一手資料，對8款頂級開源模型進行評估。

DeepSeek V4 Pro 是一款前沿的開源模型，專為智慧編碼和複雜STEM推理設計。其架構支援1M token上下文視窗，透過跨層共享注意力（CSA）和分層分塊注意力（HCA）實現。CSA複用第一層的Key和Value矩陣，顯著減少記憶體佔用；HCA將序列分塊，每個token精確關注塊內內容，對遠端塊進行粗粒度彙總。兩者結合將KV快取記憶體降至標準模型的約2%。此外，流形約束超連線（mHC）確保大規模訓練的穩定性。DeepSeek V4 Pro在智慧編碼方面領先於其他開源模型，與閉源前沿模型相當，且在中等至高複雜度任務上成本顯著更低。

Gemma 4 來自Google DeepMind，專為企業微調和多模態推理設計。它交替使用滑動視窗注意力和稀疏全域性注意力層，在保持長程推理能力的同時大幅降低計算開銷。上下文視窗在邊緣部署中可達128K，雲端可達256K。Gemma 4有兩個主要版本：12B模型無編碼器，原生支援音訊，適合本地部署和智慧代理工作流；31B密集模型更強大，適合高質量輸出但需要更多VRAM。

GLM 5.1 來自智譜AI，專為長週期編碼任務最佳化，可支援智慧代理執行長達8小時。它採用混合專家（MoE）架構，包含256個專家，每個token僅路由8個專家，從而以較低計算成本獲得大規模模型的推理能力。GLM的稀疏注意力將每層的所有Key和Value矩陣壓縮為單個小潛變數矩陣，顯著減小KV快取大小。GLM 5.1還能主動管理自身工作記憶，透過迭代和自我修正避免上下文過載。

GPT OSS 120B 是OpenAI的開源推理模型，針對文本生成和對話AI最佳化。在Baseten上，透過TensorRT-LLM和NVIDIA Dynamo實現KV快取感知路由，並藉助EAGLE-3投機解碼獲得60%的速度提升，達到650+ tokens/秒。它是成本最低的120B模型之一，適合在約80GB的消費級硬體上部署。

Kimi K2.6 來自Moonshot AI，擁有1萬億引數，在編碼工作負載上高度可靠。它基於Kimi Code引擎，能處理大型程式碼庫並直接從視覺草圖構建介面。透過MoonVit視覺編碼器，支援文本、影像和影片輸入。Kimi K2.6在Rust、Go和Python的SWE工作流中表現出色。

MiniMax M3 在前端和UI工作、視覺推理和創意任務中表現強勁。它透過MiniMax稀疏注意力（MSA）支援1M token上下文視窗，且記憶體成本可控。在UI生成、帶視覺上下文的程式碼審查和創意寫作等設計相關任務上，輸出質量高。

Nemotron 3 Ultra 是NVIDIA的550B引數MoE模型，專為長執行時間智慧代理設計。其混合Mamba-Transformer架構使推理時間隨上下文增長保持平穩，在長代理工作流中推理速度提升5倍，成本降低30%。Ultra是Nemotron 3系列中最大的模型，還有Nano和Super兩款互補模型。

Qwen 3.6 開源家族包括27B密集模型和35B-A3B MoE模型（3B活躍引數）。在智慧編碼方面，Qwen 3.6提供倉庫級推理和強大的前端工作流效能。與Qwen 3.5相比，兩個模型均原生支援多模態（文本、影像、影片）。27B模型在所有主要編碼基準測試上超越了之前的397B開源旗艦，但體積小得多。

如何信任基準測試？ 基準測試只是起點，一個在排行榜上名列前茅的模型可能在你具體的任務上表現不佳。建議在自己的任務工作負載上進行評估，然後最佳化TTFT、TPS和端到端延遲等推理效能指標。

總之，最佳開源LLM取決於你的工作負載和最佳化目標。所有提及的模型目前已在許多AI應用中投入生產。